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Harth
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新论文审计时间序列分类中的统计置信度
一篇新发表在arXiv上的论文解决了时间序列分类中的统计置信度问题，特别是在使用滑动窗口方法时。研究强调，在成千上万个重叠的测试窗口上评估分类器可能由于共享观测而导致置信度膨胀。作者提出了一种实用的审计方法，将性能声明映射到明确的聚合规则和依赖性鲁棒推理，证明增加测试窗口并不总是等同于独立证据的比例增长。他们的发现表明，当前的评估方法可能夸大了分类器的性能，而他们提出的审计可以区分额外的预测与额外的独立证据。
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新方法通过分离表示和决策误差来校准时序分类
本文介绍了一种新颖的时序分类方法，通过将误差分解为表示失败和决策问题。所提出的方法包括冻结已训练的分类器，并添加两个推理时干预：一个用于辅助逻辑的多尺度残差分支和一个用于重新组合证据的分支感知校准器。在FI-2010和PTB-XL等各种数据集上的实验表明，这些干预措施带来了显著的收益，尤其是在噪声或表示受限的情况下，这表明时序分类受益于改进的证据校准以及表示学习。